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Enregistrement W4394558346 · doi:10.6084/m9.figshare.24574672

Data and code from: Farm management and landscape context shape plant diversity at wetland edges in the prairie pothole region of Canada.

2024· dataset· en· W4394558346 sur OpenAlexaboutno aff
David Anthony Kirk, Juan Andrés Martínez‐Lanfranco, Douglas E. Forsyth, Amanda E. Martin

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Plant Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPothole (geology)WetlandContext (archaeology)GeographyDiversity (politics)Plant diversityCode (set theory)EcologyBiodiversityAgroforestryEnvironmental scienceArchaeologyBiologyComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<b>Abstract from associated paper (</b><b>Farm management and landscape context shape plant diversity at wetland edges in the prairie pothole region of Canada, Ecological Applications in press).</b>Evaluating the impacts of farming systems on biodiversity is increasingly important given the need to stem biodiversity loss, decrease fossil fuel dependency, and maintain ecosystem services benefiting farmers. We recorded woody and herbaceous plant species diversity, composition, and abundance in 43 wetland‐adjacent prairie remnants beside crop fields managed using conventional, minimum tillage, organic, or perennial cover (wildlife-friendly) land management in the Prairie Pothole Region. We used a hierarchical framework to estimate diversity at regional and local scales (gamma, alpha), and how these are related through species turnover (beta diversity). We tested the expectation that gamma richness/evenness and beta diversity of all plants would be higher in remnants adjacent to perennial cover and organic fields than in conventional and minimum tillage fields. We expected the same findings for plants providing ecosystem services (bee‐pollinated species) and disservices (introduced species). We predicted similar relative effects of land management on alpha diversity, but with the expectation that the benefits of organic farming would decrease with increasing grassland in surrounding landscapes. Gamma richness and evenness of all plants were highest for perennial cover, followed by minimum tillage, organic, and conventional sites. Bee‐pollinated species followed a similar pattern for richness, but for evenness organic farming came second, after perennial cover sites, followed by minimum tillage and conventional. For introduced species, organic sites had the highest gamma richness and evenness. Grassland amount moderated the effect of land management type on all plants and bee‐pollinated plant richness, but not as expected. The richness of organic sites increased with the amount of grassland in the surrounding landscape. Conversely, for conventional sites, richness increased as the amount of grassland in the landscape declined. Our results are consistent with the expectation that adopting wildlife‐friendly land management practices can benefit biodiversity at regional and local scales, in particular the use of perennial cover to benefit plant diversity at regional scales. At more local extents, organic farming increased plant richness, but only when sufficient grassland was available in the surrounding landscape; organic farms also had the highest beta diversity for all plants and bee‐pollinated plants. Maintaining native cover in agroecosystems, in addition to low‐intensity farming practices, could sustain plant biodiversity and facilitate important ecosystem services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,145 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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